Heikki Liimatainen ENNAKOINNIN TYÖKALUT JA MENETELMÄT

Heikki Liimatainen ENNAKOINNIN TYÖKALUT JA MENETELMÄT Ennakoinnin ajokortti 25.9.2012

Agenda työkalut ja menetelmät esimerkin avulla ennakointitarve ja tutkimuskysymys ennakoinnin kohteen systeemianalyysi toimintaympäristön kartoitus aikasarjaennakointi Delfoi tulevaisuustaulukko skenaariot tulevaisuustyöpaja tiedotus ryhmätyöskentely

Ennakointimenetelmien tietolähteet TOPI Tulevaisuudentutkimuksen oppimateriaali http://www.tulevaisuus.fi/topi/ FOR-LEARN online foresight guide http://forlearn.jrc.ec.europa.eu/guide/0_home/index.htm

Ennakointitarve ja tutkimuskysymys miksi? tausta ja tavoitteet ennakoinnille kenelle? tulosten hyödyntäminen mitä? ennakoinnin kohteen rajaaminen mihin asti? ennakoinnin aikahorisontti miten? edelliset määrittävät mahdolliset menetelmät resurssien määrittely

Ennakointitarve ja tutkimuskysymys miksi? CO2-päästötavoitteet velvoittavat kuljetusalaa voidaanko tavoitteet saavuttaa ja mitä pitäisi tehdä asian edistämiseksi kenelle? TEM, LVM, Liikennevirasto mitä? tiekuljetukset kuorma-autoilla, koska suurin päästölähde mihin asti? vuosi 2030 ja välitavoitteet 2016 miten?

Yrityskysely Tilastoanalyysi Delfoi-kysely Työpajat Miten? Tiekuljetusalan energiatehokkuuden ja hiilidioksidipäästöjen tulevaisuus (KULJETUS) Tutkijat: Verne Turun yliopisto Yrittäjyyden tutkimuskeskus Tulevaisuuden tutkimuskeskus Heriot-Watt University Logistics Research Centre 11/2010-12/2011 100 000 Skenaariot ja toimenpide-ehdotus Kirjallisuusselvitys

Ennakoinnin kohteen systeemianalyysi ennakoinnin kohteen määrittely oletettujen tulosten avulla: A:n ennakoidaan tulevaisuudessa olevan b-c yksikköä. Kehitykseen vaikuttavat x,y ja z, joiden muutoksia voidaan ohjata toimenpiteillä d, e ja f, toimijoiden ä ja ö toteuttamana. systeemin tunnistamisen apuna CATWOE: Customer (asiakas, jonka toimintaan prosessi vaikuttaa), Actors (toimijat, jotka saavat prosessin aikaan), Transformation process (muutosprosessi itsessään, joka saa systeemiin tulevan resurssin muuttumaan tuotteeksi), Worldview (maailmankuva), Owners (omistajat, jotka voivat pysäyttää muutoksen), Environmental constraints (toimintaympäristön asettamat vakiot eli ulkoiset ja prosessin johdosta muuttumattomat rajoitukset)

Ennakoinnin kohteen systeemianalyysi Customer: ihmiset, joiden hyvinvointia CO2-päästöistä aiheutuva ilmastonmuutos uhkaa Actors: kuluttajat, teollisuus- ja kuljetusyritykset, viranomaiset Transformation process: tavaroiden tuotanto ja käyttö edellyttävät kuljetuksia, jotka kuluttavat energiaa, jonka tuottamisessa syntyy CO2-päästöjä Worldview: ilmastonmuutoksen estämiseksi on vähennettävä päästöjä Owners: teollisuus- ja kuljetusyritykset, kuljetusvälineiden valmistajat Environmental constraints: kuljettaminen on välttämätöntä, kuljetuksissa kuluu energiaa, energian tuottamisessa syntyy päästöjä

Systeemikuva mindmap/tulevaisuuspyörä lähtökohtana (viivat) syy-seuraussuhteet (nuolet) muutosten suunnat (nuolien etumerkit, ristivaikutusanalyysi) muutosten suuruus (matemaattiset kaavat, systeemidynamiikka) valmiiden kuvien etsintä

Tuotteiden jalostusaste BKT Tuotteiden paino Arvotiheys Lisäarvopalvelut Kuljetusmuotojakauma Kuljetusintensiteetti Tiekuljetusmäärä Kokonaiskuljetusmäärä Toimialarakenne Terminaaliverkosto ja kuljetusväylät Toimitusehdot Kuljetusmuotojen kilpailukyky Keskimatka Reititys ja aikataulutus Tiekuljetussuorite Keskikapasiteetti Keskikuorma CO2-intensiteetti Liikennesuorite kuormattuna Tyhjänäajo Keskikäyttöaste Omamassa Kantavuus Voimalinja Kokonaisliikennesuorite Energiatehokkuus Ajoneuvo Aerodynamiikka Renkaat Polttoaine Keskikulutus Kuljettaja Ajotapa Kokonaiskulutus Ulkoiset tekijät Liikennetilanne Tie CO2-päästöt Polttoaineen CO2- sisältö Keli 10 Avainluvut Koontisuureet Indikaattorit Määritteet

Ristivaikutusanalyysi Menetelmä, jossa pyritään hallitsemaan useita tulevaisuuden kannalta oleellisia tekijöitä yhtä aikaa Keskeisenä ajatuksena on käyttää ja kvantifioida tulevaisuuden kartoituksessa vaihtoehtoisia tulevaisuuskuvia Ottaa huomioon eri ennusteiden toteutumisesta koituvat vaikutukset toisten ennusteiden toteutumistodennäköisyyksiin sekä tarkasteltavan ilmiön alatekijöiden vuorovaikutuksen Voi olla yksinkertainen vuorovaikutusmatriisi tarkasteltavista tekijöistä. Yksinkertaisimmillaan selventää mahdollisten tulevaisuuden tapahtumien vuorovaikutusta Monimutkaisemmissa versioissa lasketaan tapahtumien kytkentöjen todennäköisyyksiä, joiden avulla laaditaan tulevaisuuspolkuja

jos BKT kasvaa niin BKT arvotiheys keskimatka keskikuorm a tyhjänäajo keskikulutus polttoainee n CO2 0 0 0 0 0 0 arvotiheys kasvaa keskimatka kasvaa keskikuorm a kasvaa tyhjänä ajo kasvaa keskikulutus kasvaa polttoainee n CO2 kasvaa ++ + - + - 0 0 0 ++ -- + 0 0 0 0 0 ++ 0 0 0 0 0-0 0 0 - ++ -- - 0 0 0 0 0 -

Ristivaikutusanalyysi Plussat tarkastelemalla tapahtumien välisiä suhteita voidaan kehityksen dynamiikkaan perehtyä perusteellisemmin Miinukset menetelmä vaatii paljon asiantuntijoilta, joiden on tehtävä suuri määrä vaikeita arvioita tapahtumien yhdistelmistä arvioiden määrä kaksinkertaistuu jokaisen uuden muuttujan myötä, joten käytännössä voidaan tarkastella vain muutamaa avainmuuttujaa. Muuttujien valinta on ratkaisevan tärkeä tekijä.

Systeemidynamiikka ja mallinnus Tavoitteena hankkia tulevaisuutta koskeva tieto numeerisessa muodossa Yksinkertaisimmillaan todennäköisyyksien laskemista tai selvittämistä Useimmiten käytössä tilastolliset/matemaattiset mallit/menetelmät: mallit ovat aina yksinkertaistuksia todellisuudesta mahdollistavat useiden yhtäaikaisten tekijöiden vaikutuksen tarkastelun mahdollistavat muuttujien ajallisen vaihtelun tarkastelun (vaatii paneeli- /aikasarja-aineiston) (Lineaarinen) regressiomalli usein käytetty yksikertaisuutensa vuoksi vaatimukset: yksi selitettävä muuttuja, jatkuva selitettävä muuttuja, selittävät muuttujat eivät saa korreloida keskenään Monimutkaisimpia malleja ovat mm. epälineaariset mallit ja simulaatiomallit

Systeemidynamiikka - plussaa simulointimalleja käytetään pyrittäessä ymmärtämään ja ennakoimaan erittäin monimutkaisissa järjestelmissä ajan myötä tapahtuvia muutoksia. mallin kehittäminen auttaa ymmärtämään ongelmia paremmin, kun selviää, mitä muuttujien välisistä suhteista tiedetään ja mitä ei tiedetä. malleja voidaan käyttää skenaarioiden todenmukaisuuden tarkistamiseen ja toisaalta mallit voivat tarjota materiaalia skenaarioprosessiin mallien tulokset voivat auttaa päättäjiä esittämään tarkoituksenmukaisempia kysymyksiä ja ne voivat auttaa ennakoimaan tulevaa kehitystä ja tuomaan esille orastavia ongelmia

Systeemidynamiikka - miinusta ongelmana simulointimallintamisessa on, että ihmiset suhtautuvat usein tietokonemallien tuloksiin kritiikittömästi, ikään kuin tietokone olisi objektiivinen. Kuitenkin tietokone on vain työkalu, joka tekee sille syötetylle mitä käsketään mallinnus on aika työlästä ja harvoin rakennetaan aiheesta useampia malleja erilaisilla muuttujilla ja taustaoletuksilla joskus mallit ovat liian monimutkaisia ainakin käyttäjän näkökulmasta kaikki mallit eivät pysty käsittelemään rakenteellisia ja laadullisia muutoksia, joita kuitenkin on tarpeen pohtia tulevaisuuden vaihtoehtoja mietittäessä

Toimintaympäristön kartoitus lehdet, tilastot, tutkimusraportit, tv, internet lähdekritiikki! erilaisten näkökulmien huomioon ottaminen PESTE ilmiön merkittävyyden arviointi villi kortti heikko signaali trendi megatrendi haastattelut, kyselyt lähteissä havaittujen ilmiöiden varmistaminen

PESTE Political: vahva ilmastopoliittinen EU:n ohjaus Economical: öljyn hinnan nousu, talouskriisi, globalisaatio, miniaturisaatio Social: ympäristötietoisuus, kuorma-autoihin liittyvät asenteet Technological: auto- ja polttoainetekniikka Environmental: polttoaineiden tuotannon ympäristövaikutukset

Yrityskysely Internet-kysely Webropol-ohjelmalla 21.3-4.4.2011 SKAL:n toimittama sähköpostiosoitteisto 3174 toimitettua kutsua 378 kyselyn avannutta 295 käyttökelpoista vastausta (9,3 %) Lähde: SKAL 19

Tilastoanalyysi Toimialojen taloudellinen kehitys Kansantalouden tilinpidon tilastot 1995-2010 Kuljetusten kehitys toimialoittain Kuljetusmuotojakauma Liikennetilastollisesta vuosikirjasta Tieliikenteen tavarankuljetustilaston raakadata 1995-2010 Kuorma-autojen polttoaineenkulutus Ominaiskulutukset ikä, kokonaispaino, tien tyyppi (katu/maantie) Yhdistäminen tavarankuljetustilaston dataan

1995 2010 Arvonlisäy s (mrd. ) Arvotiheys ( /t) Tiekuljetus ten osuus Keskimatk a (km) Keskikuor ma (t) Tyhjänä ajon osuus Keskikulut us (l/100km) Polttoaine en CO2- sisältö (kg/l) Elintarvike -teollisuus Rakentami nen Metsäteollisuus Energiateollisuus Kemianteollisuus Teknologia -teollisuus Jätehuolto ja kunnossap ito Kauppa 8,1 9,7 3,8 4,6 1,9 2,4 6,5 9,5 2,3 3,5 9,0 23,2 0,2 0,3 8,6 15,1 109 129 Yhteensä ilman palveluja 40,4 68,3 172 202 118 139 29 48 264 400 292 637 15 17 601 907 100 173 - - - - - - - - 90% 90% 83 94 131 116 105 110 15 19 128 143 77 86 39 44 96 125 48 59 24,5 28,5 35,2% 34,4% 48,8 49,4 2,66 2,66 15,3 13,5 25,6% 21,1% 37,1 39,6 2,66 2,66 29,5 27,8 38,0% 32,4% 42,6 42,7 2,66 2,66 16,5 17,7 38,9% 35,9% 39,8 40,7 2,66 2,66 23,4 26,0 33,8% 29,7% 41,9 40,8 2,66 2,66 9,0 7,9 5,6 5,5 6,8 8,0 29,7% 24,4% 31,2 29,3 2,66 2,66 35,3% 27,1% 35,1 37,7 2,66 2,66 Muutos on parantanut energiatehokkuutta ja pienentänyt CO 2 -päästöjä Muutos on heikentänyt energiatehokkuutta ja kasvattanut CO 2 -päästöjä 25,8% 20,7% 29,9 31,8 2,66 2,66 14,9 13,9 32,2% 27,4% 38,4 37,2 2,66 2,66 1.10.2012 21

Kulutus ja tyhjänä ajo - yrityskysely vs. tilasto Polttoaineenkulutus Tyhjänä ajo 22 2011 yrityskysely 2010 tilasto päivitetty 2010 tilasto 2011 yrityskysely 2010 tilasto Metsäteollisuus 51.1 40.3 49.4 40% 32% Energiateollisuus 43.4 42.7 42.7 40% 36% Rakentaminen 42.4 31.7 40.7 38% 34% Kemianteollisuus 40.7 40.8 40.8 34% 27% Jätehuolto ja kunnossapito 40.6 26.9 37.7 28% 30% Elintarviketeollisuus 37.7 39.6 39.6 23% 21% Teknologiateollisuus 35.1 29.3 29.3 22% 24% Kauppa 33.5 31.8 31.8 15% 21% N/A 30.4 Yhteensä 39.6 33.7 37.2 28% 27%

Aikasarjaennakointi - plussaa numeerista tietoa voidaan käsitellä johdonmukaisesti ja sitä voidaan päivittää, lukuja voidaan yhdistää ja vertailla, trendejä voidaan ekstrapoloida. Määrällinen aineisto mahdollistaa ilmiöiden laajuuden vertailun erilaisissa olosuhteissa. tilastollinen aineisto voi ohjata dokumentoimaan ja ymmärtämään ongelmien syvyyttä ja laajuutta, kun vaihtoehtona voisi olla tukeutuminen pelkkiin olettamuksiin. tuloksia voidaan esittää taulukkoina, käyrinä ja kaavioina, jotka voivat usein kertoa paljon tutkittavasta aiheesta. Tutkijatkin oivaltavat toisinaan uusia asioita, kun tieto visualisoidaan tällä tavoin.

Aikasarjaennakointi - miinusta historiadataa vähintään 2x ennakoitava ajanjakso tuottaa vain yhden ennusteen, joka olettaa kaiken jatkuvan kuten ennenkin joitakin asioita on vaikea esittää numeerisesti ilmiön määrällisten osien ei pidä tulkita kuvaavan koko ilmiötä. Numeerinen tieto vaikuttaa objektiiviselta, vaikka kyse olisi ennusteista tai vain valistuneista arvauksista. kaikki eivät luota tilastoihin tai pitävät niitä ainakin osin harhaanjohtavina. Tässä kohtaa korostuu tilastojen luotettavuus, tutkijan oma etiikka ja avoimuus tutkimuksen teossa. tilastot ovat liian harvoin ajan tasalla ja säilyttääkseen eri ajankohtien välisen vertailtavuuden tilastojen tuottajat eivät halua muuttaa indikaattoreitaan tai aikasarjojaan kovin usein. (vaikea löytää orastavia ilmiöitä tilastoista)

Keskikuorma lastatuilla matkoilla [t] 35,0 30,0 25,0 20,0 15,0 10,0 5,0 0,0 Esimerkki trendiekstrapolaatiosta y = 31,102e -0,004x y = 0,2341x R² = 0,218 + 21,813 R² y = 0,2059 25,11x -0,018 R² = 0,0448 y = 16,473x 0,0403 R² = 0,6371 y = -0,69ln(x) + 15,564 R² = 0,2695 y = -0,1007x + 15,301 R² = 0,7251 y = 9,7392e -0,013x R² = 0,4475 y = 0,0358x + 6,9191 R² = 0,0748 y = -0,384ln(x) + 5,7657 R² = 0,1907 Forest cluster Food cluster Energy cluster Construction cluster Technology cluster Chemical cluster Waste and maintenance Trade Yhteensä Pot. (Forest cluster ) Log. (Food cluster ) Eksp. (Energy cluster ) Pot. (Construction cluster ) Eksp. (Technology cluster ) Lin. (Chemical cluster ) 25

Tilastoennusteet 2016 Suomen trendiennuste Kunkin indikaattorin aikasarjaa 1995-2010 parhaiten vastaavan funktion ekstrapolaatio Toimialojen trendiennuste Kuten edellä, mutta jokaiselle toimialalle (8) erikseen ja näiden summa Toimialojen trendiennuste ETLA Kuten edellä, mutta BKT-ennuste toimialoille ETLAn ennusteen mukaan 27

Suomen trendiennuste Toimialojen trendiennuste Toimialojen trendiennuste ETLA Asiantuntijaennuste Energiatehokkuussopimuksen tavoite Ennusteet 2016 1995 2010 2016 Bruttokansantuote [mrd. ] 105 159 170 169 185 187 Arvotiheys [ /t] 232 360 430 444 433 388 Kokonaiskuljetusmäärä [milj. t] 450 441 395 381 428 482 Tiekuljetusten osuus [%-osuus kokonaistonneista] 90 % 90 % 90 % 90 % 90 % 90 % Tiekuljetusmäärä [milj. t] 405 397 355 343 385 433 Keskikuljetusmatka lastatuilla matkoilla [km] 48.3 59.1 64.0 63.5 60.6 58.1 Tiekuljetussuorite [mrd. tkm] 22.3 26.0 25.2 24.2 26.0 28.0 Keskikuorma lastatuilla matkoilla [t] 14.9 13.9 13.7 13.3 12.5 13.1 Liikennesuorite lastattuna [mrd. km] 1.31 1.69 1.67 1.64 1.87 1.92 Tyhjänäajo [ilman lastia ajettu %-osuus liikennesuoritteesta] 32.2 % 27.4 % 25.0 % 25.7 % 25.2 % 23.6 % Kokonaisliikennesuorite [mrd. km] 1.93 2.32 2.22 2.21 2.49 2.51 Polttoaineen keskikulutus [l/100km] 38.4 37.2 35.4 37.1 36.0 36.1 Energiankulutus [GWh] 7510 8724 7931 8285 9079 9175 8103 Polttoaineen hiilidioksidisisältö [kg/l] 2.66 2.66 2.61 2.66 2.66 2.66 CO2-päästöt [milj. t] 1.98 2.30 2.05 2.18 2.39 2.42 2.13 Hiilidioksidi-intensiteetti [g/ ] 18.9 14.4 12.1 12.9 12.9 12.9 Kuljetusintensiteetti [tkm/ ] 0.21 0.16 0.15 0.14 0.14 0.15 Energiatehokkuus [tkm/kwh] 2.97 2.98 3.18 2.93 2.87 3.06 3.41 28

Delfoi tulosten laatu riippuu panelistien valinnasta asiantuntijan määrittely lumipallomenetelmä: asiantuntijat kutsuvat lisää panelisteja kiinnostus ja sitoutuminen voivat olla paremmalla tasolla ikä-, virkaikä -, sukupuoli- ja näkökulmajakaumat panelistien määrä 10-1000 perinteiset kyselykierrokset (sähköposti tai kirjekutsu) tutkijan yhteenveto kierrosten välillä real-time delphi (internetsovellus) konsensus vs. disaggregative

Administration Politics Lobbying group NGO Media Business Research Other Male Female Other <30 30-39 40-49 50-59 60+ Transport eng. Other eng. Economy Humanistic Social science Environmental Other Dr MSc/Eng. 2nd high school Manager Expert Freight Passanger Fuel Motor technolog Land use Traffic behavior Societal develop Other Generalist Car Bus Lorry Rail Air Waterborne Soft modes Other Respondent Background organization Gender Age Educational discipline Educational degree Position Expertise in Traffic mode expertise The disciplinary matrix (Tapio) CAST 1 x x x (51?) x x? x 2 x x x (40) x (kansantaloustiede) x? x (verotus) 3 x x x (47) x (suunnitelumaantiede) x x 4 x x 5 x x x (64) x (kansantaloustiede) x (?) x? (tieliikenn 6 x x? (tieliikenn 7 x x x (62) x (valt.lis.) x (x) x (pitkän ai x x 8? x x 9 x x 10 x x 11 x x x (34) x (yritysviestintä) x (traden.) x x x 12 x x x (53) x? Tekn.tri x x (ympäristö, turvallisuus) x 13? x x (35) x tutu x x? (tieliikenn 14 x x x (31) x x? (yht.kandi) x (ympäristö, ilmasto) 15 x x x 16 x x x (42) x x x x x (tilastot, taloudelliset selvitykset) x 17 x x x (64) x (juristi) x? x x 18 x x x (33) x (maanmittaus) x? x (insinööri + terveysalan tutkinto) x x (ympäristö, kaavoitus, paikkatiedot) x 19 x x x (34) x (hallintotieteet/ymp.pol.) x x x (ilmasto) x 20 x x x (53) x (valt.yo) x x x x 21 x x x 22 x x x x (x) x x 23 x x x (62) x kemisti x x x x x 24 x x x (42) x (ekonomi) x x x (myynti) x x x 25 x x x (40) x x x 26 x x x (41) x? x 27 x? x x (?) x x x x x? (valt.kandi) x 28 x x x (58) x? (maantiede) x x (ympäristö) 29 x x x (41) x 30 x x x (39) x (tuta, logistiikka) x x x (ympäristö, päästölaskenta) x 31 x x x (18) x (lukiossa) x (nuoruus!)

Delfoi - plussaa soveltuu erinomaisesti, jos halutaan koota ja yhdistää mielipiteitä sellaisesta orastavasta kehityksestä, josta on vain vähän tai ei lainkaan empiiristä tietoa saatavilla tai tulevasta kehityksestä, johon trendiekstrapolaation ei uskota riittävän. tietokoneavusteiset versiot mahdollistavat suurenkin joukon näkemyksen tutkimisen mahdollistaa anonyymiyden ja sitä kautta joskus avoimemman näkemyksellisen tiedon tuottamisen

Delfoi - miinusta asiantuntijoiden valinta voi epäonnistua useamman kyselykierroksen toteuttaminen vaatii aikaa ja kärsivällisyyttä. Vastaajien motivointi useampaan kyselykierrokseen haasteellista tulosten analysointi on vaativaa ja mielenkiintoiset vastaukset saattavat jäädä peittoon, jos tutkimuksessa pyritään yleistettävyyteen

Delfoi Kysely 135 asiantuntijalle automyynti 2 edunvalvonta 8 hallinto 8 järjestö 3 kauppa 6 konsultointi 10 kuljetusyritys 62 rakentaminen 2 teollisuus 26 tutkimus 14 33

Delfoi 1. kierros 24 vastausta (29.8.-12.9.) mitkä tekijät selittävät historiallista kehitystä? mikä on todennäköinen indikaattorin arvo vuonna 2016 ja miksi näin tulee käymään? mikä on todennäköinen indikaattorin arvo vuonna 2030 ja miksi näin tulee käymään? 2. kierros 20 vastausta (4.10.-17.10.) mikä on todennäköinen indikaattorin arvo vuonna 2016 ja 2030? vaikuttavatko esitetyt tekijät indikaattorin kehitykseen? miten esitetyt tekijät muuttavat indikaattorin kehitystä? Eri vastaajia 29 (vastausprosentti 21 %)

Esimerkki delfoi-paneelista: keskikuorma Sininen: toteutunut Ohut harmaa: 1. kierroksen vastaus Paksu musta: 1. kierroksen mediaani Ohut punainen: 2. kierroksen vastaus Paksu punainen: 2. kierroksen mediaani Uskotaanko vaikuttavan: Olen väitteestä, -2 täysin eri mieltä +2 täysin samaa mieltä (mediaani) Mihin suuntaan vaikuttaa: Väitteen vaikutuksesta muuttuja, -2 pienenee paljon +2 kasvaa paljon (mediaani)

Toimialojen rakennemuutos Aluerakenteen muutokset Kulutustottumusten muutos Energia ja ympäristönäkökohdat Tiekuljetusalan tehostuminen BKT arvotiheys kuljetusmuoto keskimatka keskikuorma tyhjänäajo keskikulutus biopolttoaine 5 4 2 1 2 2 Vaikuttavia tekijöitä Tekijä vaikuttaa muuttujan kehitykseen: (-2 täysin eri mieltä, -1 jokseenkin eri mieltä, 0 en osaa sanoa, 1 jokseenkin samaa mieltä, 2 1.4 1 1 1 1 1 täysin samaa mieltä) Tekijän vaikutuksesta muuttujan arvo: (-2 pienenee paljon, -1 pienenee vähän, 0 ei 0.2 1.1 0.5 1 0.5 0.5 muutu, 1 kasvaa vähän, 2 kasvaa paljon) 2 1 2 1 Vaikuttavia tekijöitä Tekijä vaikuttaa muuttujan kehitykseen: (-2 täysin eri mieltä, -1 jokseenkin eri mieltä, 0 en osaa sanoa, 1 jokseenkin samaa mieltä, 2 1 1 0.5 1 täysin samaa mieltä) Tekijän vaikutuksesta muuttujan arvo: (-2 pienenee paljon, -1 pienenee vähän, 0 ei 1 0 0.3 1 muutu, 1 kasvaa vähän, 2 kasvaa paljon) 1 1 2 2 1 1 Vaikuttavia tekijöitä Tekijä vaikuttaa muuttujan kehitykseen: (-2 täysin eri mieltä, -1 jokseenkin eri mieltä, 0 en osaa sanoa, 1 jokseenkin samaa mieltä, 2 1 1 1 1.5 1 1 täysin samaa mieltä) Tekijän vaikutuksesta muuttujan arvo: (-2 pienenee paljon, -1 pienenee vähän, 0 ei 1 0.5 1 1 1 1 muutu, 1 kasvaa vähän, 2 kasvaa paljon) 1 2 1 1 1 3 3 Vaikuttavia tekijöitä Tekijä vaikuttaa muuttujan kehitykseen: (-2 täysin eri mieltä, -1 jokseenkin eri mieltä, 0 en osaa sanoa, 1 jokseenkin samaa mieltä, 2 1.5 0.7-1 2 2 1.7 1 täysin samaa mieltä) Tekijän vaikutuksesta muuttujan arvo: (-2 pienenee paljon, -1 pienenee vähän, 0 ei 1 0 0 1 0-0.2 1 muutu, 1 kasvaa vähän, 2 kasvaa paljon) 1 1 4 6 4 1 Vaikuttavia tekijöitä Tekijä vaikuttaa muuttujan kehitykseen: (-2 täysin eri mieltä, -1 jokseenkin eri mieltä, 0 en osaa sanoa, 1 jokseenkin samaa mieltä, 2 2 1 1 0.7 1.3 0 täysin samaa mieltä) Tekijän vaikutuksesta muuttujan arvo: (-2 pienenee paljon, -1 pienenee vähän, 0 ei 1 0.5 0.75 0.2-0.8 0 muutu, 1 kasvaa vähän, 2 kasvaa paljon)

Klusterianalyysi numeeristen vastausten ryhmittely suhteellisen etäisyyden perusteella jokainen muuttuja erikseen tulevaisuustaulukko summamuuttujan perusteella tulevaisuuskuvat klusterien määrä etukäteen päätetty, yleensä 4-7 analyysin perusteella esim. 5-10 asiantuntijaa klusterissa

Klusterianalyysi Esimerkki: bruttokansantuote 38

Skenaariot tulevaisuuden skenaario on vapaamuotoinen ja näkemyksellinen, mutta samalla myös vankasti nykyhetkellä saatavilla olevaan tietoon pohjautuva kertomus mahdollisesta tulevaisuudentilasta. tämä kertomus sisältää nykytilan analyysin kuvaukset niistä loogisista tapahtumaketjuista ja prosesseista, jotka johtavat vaiheittain nykyhetkestä mahdolliseen tulevaisuudentilaan tai mahdollisesta tulevaisuuden tilasta taaksepäin nykyhetkeen.

Skenaariot Plussat voi olla erittäin osallistava työskentelymuoto avaa mieltä erilaisille vaihtoehdoille kurinalaisesti rakennettuna skenaariot pakottavat ottamaan kantaa erilaisiin mahdollisuuksiin, niin positiivisiin kuin negatiivisiinkin. Miinukset skenaarioista tulee helposti saman skenaarion muunnelmia skenaariot muodostuvat enemmän tulevaisuuskuviksi kuin kuvauksiksi siitä millaiset polut johtavat mihinkin mahdollisiin maailmoihin skenaariotarinat jäävät liian yleisiksi ja eivät ole riittävässä kytköksessä päätöksentekoon

Perusura (kaikkien arvioiden mediaani) Tehostuvat tiekuljetukset Kaivos- ja bioteollisuus Ekotalous Taantuma Yksittäiset poisjätetyt arviot Skenaariot 2030 - tulevaisuustaulukko 41 Arvotiheys Tiekuljetusten osuus Keskimatka Keskikuorma Tyhjänä ajo Teknologiateollisuus Bruttokansantuote Polttoaineenkulutus Biopolttoaineen osuus Arvioiden lkm 27 3 3 14 4 2 1 Arvioiden ka 200 242.7 193.3 209.1 176.3 157.5 28.0 Arvioiden lkm 28 6 9 6 3 2 1 1 Arvioiden ka 480 667.7 486.1 444.8 563.3 331.0 70.0 1000.0 Arvioiden lkm 28 6 7 2 4 9 Arvioiden ka 88 % 93 % 89 % 82 % 75 % 86 % Arvioiden lkm 28 6 6 6 5 4 1 Arvioiden ka 62 60.8 65.0 72.9 49.0 55.3 100.0 Arvioiden lkm 28 7 4 5 3 9 Arvioiden ka 14.5 11.2 16.4 19.2 13.0 14.5 Arvioiden lkm 28 3 10 5 3 6 1 Arvioiden ka 21 % 21 % 20 % 25 % 18 % 23 % 15 % Arvioiden lkm 28 3 6 6 2 10 1 Arvioiden ka 32.1 28.0 30.3 34.9 23.2 32.4 11.1 Arvioiden lkm 28 4 6 5 3 9 1 Arvioiden ka 20 % 14 % 20 % 25 % 33 % 8 % 50 %

Delfoi 2016 Perusura Teknologiateollisuus Tehostuvat tiekuljetukset Kaivos- ja bioteollisuus Ekotalous Taantuma Tavoite 2030 Skenaariot 2030 1995 2010 Delfoi 2030 Bruttokansantuote [mrd. ] 105 159 170 200 243 193 209 176 158 Arvotiheys [ /t] 232 360 430 480 668 486 445 563 331 Kokonaiskuljetusmäärä [milj. t] 450 441 395 417 363 398 470 313 476 Tiekuljetusten osuus [%-osuus kokonaistonneista] 90 % 90 % 90 % 88 % 93 % 89 % 82 % 75 % 86 % Tiekuljetusmäärä [milj. t] 405 397 355 367 338 354 386 235 409 Keskikuljetusmatka lastatuilla matkoilla [km] 48.3 59.1 64.0 62.0 60.8 65.0 72.9 49.0 55.3 Tiekuljetussuorite [mrd. tkm] 22.3 26.0 25.2 25.2 22.8 25.5 31.2 12.8 25.1 Keskikuorma lastatuilla matkoilla [t] 14.9 13.9 13.7 14.5 11.2 16.4 19.2 13.0 14.5 Liikennesuorite lastattuna [mrd. km] 1.31 1.69 1.67 1.57 1.84 1.40 1.46 0.88 1.56 Tyhjänäajo [ilman lastia ajettu %-osuus liikennesuoritteesta] 32 % 27 % 25 % 21 % 21 % 20 % 25 % 18 % 23 % Kokonaisliikennesuorite [mrd. km] 1.93 2.32 2.22 1.97 2.31 1.74 1.95 1.07 2.02 Polttoaineen keskikulutus [l/100km] 38.4 37.2 35.4 32.1 28.0 30.3 34.9 23.2 32.4 Energiankulutus [GWh] 7510 8724 7931 6380 6537 5338 6884 2511 6619 Polttoaineen hiilidioksidisisältö [kg/l] 2.66 2.66 2.61 2.48 2.54 2.48 2.44 2.37 2.59 CO2-päästöt [milj. t] 1.98 2.30 2.05 1.57 1.64 1.31 1.66 0.59 1.70 1,6 Hiilidioksidi-intensiteetti [g/ ] 18.9 14.4 12.1 6.8 6.8 6.8 8.0 3.3 10.8 Kuljetusintensiteetti [tkm/ ] 0.21 0.16 0.15 0.12 0.09 0.13 0.15 0.07 0.16 Energiatehokkuus [tkm/kwh] 2.97 2.98 3.18 3.96 3.49 4.78 4.53 5.08 3.79 42

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 Hiilidioksidipäästöt [milj. t] 3 2,5 2 1,5 1 0,5 Toteutunut Toimialojen trendiennuste ETLA Toimialojen trendiennuste Suomen trendiennuste Energiatehokkuussopimuksen tavoite 2016 Välitavoite kohti EU:n -60 % 2050 Taantuma Kaivos- ja bioteollisuus Teknologiateollisuus Perusura (asiantuntijaennuste) Tehostuvat tiekuljetukset Ekotalous 0 43

Tulevaisuustyöpaja (Vidal 2006) valmistelu tilat, aikataulutus, kutsut 10-25 osallistujaa, pienryhmätyöskentely ja koonnit kritiikki kriittinen ja avoin nykytilan analyysi, esim. SWOT fantasia mahdollisten tulevaisuuksien ja niihin pääsemisen keinojen vapaa ideointi toimeenpano toivottavan tulevaisuuden valinta ja toimenpiteiden suunnittelu raportointi tuloksena strategisen tason suunnitelma seuranta

Työpajat ohjelma: tulosten esittely, parhaita käytäntöjä Britanniasta, kysymysten pohdinta yksin, pienryhmässä, kaikkien kesken ja äänestys 26 kutsuttua organisaatiota Tutkimus, konsultointi, ministeriöt, etujärjestöt, kuljetusyritykset, kuljetusasiakkaat, autokauppiaat 1. työpaja, 2/2011, 15 osallistujaa Mitkä ovat tiekuljetusten energiatehokkuuden kehittämisen esteet? 2. työpaja, 5/2011, 8 osallistujaa Millä toimenpiteillä energiatehokkuutta voidaan parantaa? 3. työpaja, 11/2011, 10 osallistujaa Energiatehokkuuden kehittämisen toimenpide-ehdotuksen kommentointi

Tiedotus oma organisaatio yhteistyökumppanit muut ammattilehdet tapahtumat massamedia

Julkaisut Journaali Liimatainen, H., Pöllänen, M. 2010. Trends of energy efficiency in Finnish road freight transport 1995-2009 and forecast to 2016. Energy Policy, Vol. 38, Issue 12, pp. 7676-7686. Liimatainen, H., Kallionpää, E., Pöllänen, M., Stenholm, P., Tapio, P., McKinnon, A. 2012. Decarbonising road freight in the future Detailed scenarios of the carbon emissions of road freight transport in 2030. Technological forecasting and social change. (under 1st review) Liimatainen, H., Pöllänen, M. 2012. The impact of sectoral economic development on the energy efficiency and CO 2 emissions of road freight transport. Transport Policy. (under 2 nd review) Liimatainen, H., Stenholm, P., Tapio, P., McKinnon, A. 2012. Energy efficiency practices among road freight carriers. Energy Policy. Konferenssi Pöllänen, M., Liimatainen, H. 2011. Analysing the sustainability of road freight transport - combining multiple sources of information. In: Lakkala, Hanna & Vehmas, Jarmo (eds.) Trends and Future of Sustainable Development. Proceedings of the Conference "Trends and Future of Sustainable Development", 9 10 June 2011, Tampere, Finland. FFRC ebook 15/2011. pp. 436-446. Liimatainen, H., Pöllänen, M. 2011. The impact of economic development on the energy efficiency and CO2 emissions of road freight transport. 16th International Symposium on Logistics (ISL 2011), July 10-13, Berlin, Germany. 8 p. Liimatainen, H., Kallionpää, E., Pöllänen, M. 2012. Building a national action plan for improving the energy efficiency and reducing the CO2 emission of road freight transport. Proceedings of the 17th International Symposium on Logistics (ISL2012). July 8-11, Cape Town, South Africa. Nykänen, L., Liimatainen, H. 2012. Road freight energy efficiency actions in EU countries. Proceedings of 24th Conference of the Nordic logistics research network (NOFOMA). June 7-8, Turku, Finland. Suomeksi Liimatainen, H., Rantala, J., Mäntynen, J. 2011. Kuljetusten energiatehokkuus. Liikenteen suunta 4/2011. Liikenneviraston t&k -lehti. Liimatainen, H., Pöllänen, M., Kallionpää, E., Nykänen, L., Stenholm, P., Tapio, P., McKinnon, A. 2012. Tiekuljetusalan energiatehokkuuden ja hiilidioksidipäästöjen tulevaisuus. Liikenne- ja viestintäministeriön julkaisuja 1/2012. Liimatainen, H. 2012. Toimialarakenteen vaikutukset tiekuljetusten määrään, tehokkuuteen ja hiilidioksidipäästöihin Suomessa 1995 2030. Väylät & Liikenne 2012, 29 30.8., Turku. lehdistötiedote, julkaistu: Yle nettiuutiset, Kauppalehti.fi

Lessons learned systeemikuva/ennakointikehikko tms. on hyvin tärkeä menetelmien suunnittelu samanaikaisesti alussa päällekkäisyydet ja aukot päällekkäisyydet toivottavia! yhtenäisyys (esim. käsitteiden määrittely, luokitukset) tiedotuksen suunnittelu jo alussa avaintoimijoiden motivointi

Ryhmätyöskentely Mitä ennakointitietoa tarvittaisiin, mutta ei ole käytettävissä/olemassa? Millä menetelmällä tietoa voitaisiin saada? Suunnitelma menetelmän käytöstä toimenpiteet aikataulu sidosryhmät motivointi tiedotus riskit nopea esittely klo 15.15-15.30

Methods & Tools Diagnosis Prescription Qualitative Exploratory Open Prognosis Quantitative Normative Predictive Environmental Scanning & Monitoring XX X X System Dynamics XX X X X X Structural Analysis (e.g. MICMAC) XX X X X X Agent Modelling (e.g. MACTOR) XX X X X SWOT Analysis XX X X X X Trend Intra & Extrapolation X XX X X X X Modelling & Simulation X XX X X X Gaming X XX X X X Creativity Methods (Brainstorming, X XX X X X X X Mindmapping ) Expert Panels XX X X X X X Delphi survey X X X X X X XX X Backcasting X XX X X X X S&T Roadmapping X X X XX X X Critical & Key Technology Study X X XX X X X X Scenario Building XX X X X X Morphological Analysis & Relevance Trees XX X X X X Cross-Impact Analysis (e.g. SMIC) XX X X X X Multi-Criteria Analysis (e.g. MULTIPOL) XX X X X X